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Avemu a capacità innata di ricunnosce è di classificà e parolle in individui, lochi, locu, valori, è più ogni volta chì li sentemu o leghje. L'umani sò capaci di categurizà, identificà è capisce rapidamente e parolle.
Per esempiu, pudete categurizà un ughjettu è vene rapidamente cù almenu trè o quattru qualità quandu sente u nome "Steve Jobs".
- Persona: "Steve Jobs"
- Urganizazione: "Apple"
- Situazione: "California"
Siccomu l'urdinatori mancanu di sta cumpetenza innata, duvemu aiutà à ricunnosce e parolle o testu è classificà. A ricunniscenza di l'entità chjamata (NER) hè aduprata in questa situazione.
In questu articulu, esamineremu NER (Named Entity Recognition) in detail, cumprese a so impurtanza, i benefici, i top API NER, è assai di più.
Cosa hè NER (Ricunniscenza di l'Entità Name)?
Un approcciu di trasfurmazioni di lingua naturale (NLP) cunnisciutu cum'è ricunniscenza di l'entità chjamata (NER), qualchì volta cunnisciuta cum'è identificazione di entità o estrazione di entità, ricunnosce automaticamente entità chjamate in un testu è raggruppa in categurie predeterminate.
L'entità includenu nomi di individui, gruppi, posti, date, quantità, quantità di dollari, percentuali è più. Cù u ricunniscenza di l'entità chjamata, pudete sia aduprà per cullà dati significativi per una basa di dati o per estrae infurmazioni vitali per capisce ciò chì hè un documentu.
NER hè a basa di quale un sistema AI dipende per analizà u testu per a semantica è u sentimentu relative, ancu se NLP rapprisenta un avanzamentu significativu in u prucessu di analisi di testu.
Chì ghjè u significatu di NER?
U fundamentu di un approcciu analiticu di testu hè NER. Un mudellu ML deve esse inizialmente datu milioni di campioni cù categurie predefinite prima di pudè capisce l'inglese.
L'API migliora cù u tempu à ricunnosce questi cumpunenti in testi chì leghje per a prima volta. U putere di u mutore di analisi di testu aumenta cù a cumpetenza è a forza di a capacità NER.
Comu vistu quì, parechje operazioni ML sò attivate da NER.
Ricerca Semantica
A ricerca semantica hè avà dispunibule nantu à Google. Pudete inserisce una quistione, è farà u so megliu per risponde cù una risposta. Per truvà l'infurmazioni, un utilizatore cerca, assistenti digitale cum'è Alexa, Siri, chatbots, è altri impieganu un tipu di ricerca semantica.
Sta funzione pò esse chjappà o miss, ma ci hè un numeru crescente di usi per questu, è a so efficacità hè crescente rapidamente.
Analytics di dati
Questa hè una frasa generale per utilizà algoritmi per creà analisi da dati micca strutturati. Integra i metudi per a visualizazione di sta dati cù u prucessu di truvà è raccoglie e dati pertinenti.
Questu pò piglià a forma di una spiegazione statistica diretta di i risultati o una rappresentazione visuale di e dati. L'analisi di l'interessu è l'ingaghjamentu cù un certu tema pò esse realizatu utilizendu l'infurmazioni da a vista di YouTube, cumpresu quandu i televidenti cliccà nantu à un video specificu.
E valutazioni di stella di un pruduttu ponu esse analizate usendu scraping di dati da i siti di e-commerce per furnisce un puntuatu generale di quantu bè u pruduttu face.
Analisi di Sentimenti
Esplorando ulteriormente NER, analisi di sintimentu ponu distingue trà e recensioni boni è cattivi ancu in l'absenza d'infurmazioni da e valutazioni di stelle.
Hè cuscente chì i termini cum'è "sovravalutatu", "fiddly" è "stupid" anu connotazioni negativi, mentri termini cum'è "utile", "rapidu" è "facile". A parolla "facile" puderia esse interpretata negativamente in un ghjocu di computer.
L'algoritmi sofisticati ponu ancu ricunnosce a relazione trà e cose.
Analisi di Testu
Simile à l'analisi di dati, l'analisi di testu estrae l'infurmazioni da stringhe di testu senza struttura è usa NER per zero in i dati impurtanti.
Pò esse usatu per cumpilà e dati nantu à i menzioni di un pruduttu, u prezzu mediu, o i termini chì i clienti usanu più freti per discriverà una certa marca.
Analisi di cuntenutu Video
I sistemi più cumplicati sò quelli chì estrae dati da l'infurmazioni video cù ricunniscenza faciale, analisi audio è ricunniscenza di stampa.
Utilizendu l'analisi di u cuntenutu video, pudete truvà video di "unboxing" di YouTube, dimostrazioni di ghjocu Twitch, sincronizzazioni di labbra di u vostru materiale audio in Reels, è più.
Per evità a mancanza di infurmazione impurtante nantu à cumu a ghjente cunnetta à u vostru pruduttu o serviziu à u voluminu di u materiale video in linea cresce, tecniche più veloci è inventive per l'analisi di cuntenutu video basatu in NER sò essenziali.
Applicazione in u mondu reale di NER
A ricunniscenza di l'entità chjamata (NER) identifica aspetti essenziali in un testu cum'è nomi di persone, locu, marche, valori monetari, è più.
L'estrazione di e entità maiò in un testu aiuta à l'ordine di dati non strutturati è a rilevazione di l'infurmazioni impurtanti, chì hè critica quandu si tratta di grande datasets.
Eccu alcuni esempi affascinanti di u mondu reale di ricunniscenza di l'entità chjamata:
Analizà i Feedback di i Clienti
E recensioni in linea sò una fantastica fonte di feedback di i cunsumatori, postu chì ponu furnisce infurmazioni detallate nantu à ciò chì i clienti piacenu è odianu nantu à i vostri beni, è ancu ciò chì l'area di a vostra cumpagnia deve esse migliurata.
Tuttu questu input di u cliente pò esse urganizatu cù i sistemi NER, chì ponu ancu identificà e prublemi recurrenti.
Per esempiu, utilizendu NER per identificà i lochi chì sò spessu citati in recensioni sfavorevuli di i clienti, pudete decide di cuncentrazione in un certu ramu di l'uffiziu.
Raccomandazione per u cuntenutu
Una lista di articuli chì sò cunnessi à quellu chì leghjite pò esse truvata in siti web cum'è BBC è CNN quandu leghje un articulu quì.
Questi siti web facenu cunsiglii per i siti web supplementari chì offrenu infurmazioni nantu à l'entità chì anu estrattu da u cuntenutu chì leghjite cù NER.
Organizà i Tickets in l'Assistenza Clienti
Pudete utilizà l'algoritmi di ricunniscenza di l'entità chjamata per risponde à e richieste di i clienti più rapidamente se gestite un aumentu di u numeru di biglietti di supportu da i clienti.
Automatizà i travaglii di cura di i clienti chì richiedenu tempu, cum'è a classificazione di e lagnanze è e dumande di i clienti, per risparmià soldi, aumentà a felicità di i clienti è aumentà i tassi di risoluzione.
L'estrazione di l'entità pò ancu esse aduprata per estrattà e dati pertinenti, cum'è nomi di produtti o numeri di serie, per fà più simplice di indirizzà i biglietti à l'agente o squadra ghjustu per risolve quellu prublema.
L'algoritmu di ricerca
Avete mai dumandatu cumu siti web cù milioni di pezzi d'infurmazioni ponu pruduce risultati chì sò pertinenti à a vostra ricerca? Cunsiderate u situ web Wikipedia.
Wikipedia mostra una pagina chì cuntene entità predefinite chì u termu di ricerca pò esse in relazione quandu cercate "impieghi", invece di rinvià tutti l'articuli cù a parola "impieghi" in elli.
Cusì, Wikipedia offre un ligame à l'articulu chì definisce "occupazione", una sezione per e persone chjamate Jobs, è una altra zona per i media cum'è i filmi, games, è altre forme di divertimentu induve u terminu "impieghi" appare.
Puderete ancu vede un altru segmentu per i lochi chì cuntenenu a parolla di ricerca.
A cura di currículum
In cerca di u candidatu ideale, i reclutatori passanu una parte significativa di a so ghjurnata rivisendu i currículum. Ogni curriculum vitae hà a listessa infurmazione, ma sò tutti presentati è urganizati in modu diversu, chì hè un esempiu tipicu di dati non strutturati.
L'infurmazioni più pertinenti nantu à i candidati ponu esse estratti rapidamente da squadre di reclutamentu chì utilizanu extractors di entità, cumprese dati persunali (cum'è nome, indirizzu, numeru di telefunu, data di nascita è email) è infurmazioni nantu à a so educazione è sperienza (cum'è certificazioni, gradu). , nomi di cumpagnie, cumpetenze, etc.).
E-cummerciu
In quantu à u so algoritmu di ricerca di produttu, i venditori in linea cù centinaie o millaie di merchenzie anu da esse benefiziu da NER.
Senza NER, una ricerca di "stivali di pelle nera" vulterebbe risultati chì includenu u pelle è i scarpi chì ùn eranu micca neri. Sì cusì, i siti di e-commerce rischianu di perde i clienti.
IIn u nostru casu, NER categurizà a parolla di ricerca cum'è un tipu di produttu per stivali di pelle è neru cum'è u culore.
I migliori API di estrazione di entità
Google Cloud NLP
Per i strumenti digià furmatu, Google Cloud NLP furnisce a so API Natural Language. Or, l'API AutoML Natural Language hè adattabile per parechji tipi di estrazione di testu è analisi se vulete educà i vostri arnesi nantu à a terminologia di a vostra industria.
L'API interagiscenu facilmente cù Gmail, Google Sheets è altre app di Google, ma l'utilizanu cù prugrammi di terzu pò esse bisognu di codice più cumplessu.
L'opzione cummerciale ideale hè di cunnette l'applicazioni Google è u Cloud Storage cum'è servizii amministrati è API.
IBM Watson
IBM Watson hè una piattaforma multi-nuvola chì esegue incredibilmente rapidamente è furnisce capacità pre-custruite, cum'è a voce à u testu, chì hè un software maravigghiusu chì pò analizà automaticamente l'audio è e telefonate registrati.
Cù l'usu di dati CSV, l'IA di apprendimentu profondu di Watson Natural Language Understanding pò creà mudelli di estrazione per estrae entità o parole chiave.
È cù a pratica, pudete creà mudelli chì sò assai più sofisticati. Tutte e so funziunalità sò accessibili per mezu di l'API, ancu s'ellu hè necessariu una vasta cunniscenza di codificazione.
Funziona bè per i grandi imprese chì necessitanu di esaminà enormi datasets è avè risorse tecniche interne.
Cortical.io
Utilizendu Semantic Folding, una nozione da a neurologia, Cortical.io furnisce l'estrazione di testu è soluzioni NLU.
Questu hè fattu per generà "impronte semantiche", chì indicanu u significatu di un testu in i so termini sanu è specifichi. Per dimustrà e rilazioni trà i gruppi di parole, l'impronte semantiche rapprisentanu dati di testu.
A documentazione API interattiva di Cortical.io copre a funziunalità di ognuna di e soluzioni di analisi di testu, è hè simplice per accede cù l'API Java, Python è Javascript.
L'uttellu di Intelligenza Contractuale da Cortical.io hè stata creata apposta per l'analisi legale per fà ricerche semantiche, trasfurmà i ducumenti scanati, è aiutà è rinfurzà cù l'annotazione.
Hè ideale per l'imprese chì cercanu API simplici d'utilizazione chì ùn anu micca bisognu di cunniscenze AI, in particulare in u settore legale.
Monkey Learn
Tutte e lingue principali di l'informatica sò supportate da l'API di MonkeyLearn è creanu solu uni pochi di linee di codice per pruduce un schedariu JSON chì cuntene e vostre entità estratte. Per l'estrattori è l'analisti di testu cù furmazione previa, l'interfaccia hè amichevule.
O, in uni pochi di passi simplici, pudete creà un extractor unicu. Per riduce u tempu è migliurà a precisione, u trattamentu avanzatu di a lingua naturale (NLP) cun prufonda machine learning vi permette di valutà u testu cum'è una persona.
Inoltre, l'API SaaS assicuranu chì a creazione di cunnessione cù arnesi cum'è Google Sheets, Excel, Zapier, Zendesk è altri ùn necessitanu micca anni di cunniscenza di l'informatica.
Attualmente dispunibili in u vostru navigatore sò l'estrattore di nomi, l'estrattore di a cumpagnia è l'estrattore di locu. Per infurmazione nantu à cumu custruisce u vostru propiu, vede l'articulu di u blog di ricunniscenza di l'entità chjamata.
Hè ideale per l'imprese di tutte e dimensioni implicate in tecnulugia, retail, è e-commerce chì necessitanu API simplici per implementà per vari tipi di estrazione di testu è analisi di testu.
Amazon capisce
Per simplificà l'inserimentu è l'usu di l'arnesi pre-custruiti di Amazon Comprehend immediatamente, sò furmatu in centinaie di campi diffirenti.
Nisun servitore in-house hè necessariu perchè questu hè un serviziu monitoratu. Soprattuttu s'è vo attualmente aduprà a nuvola di Amazon à un certu livellu, e so API si integranu facilmente cù l'applicazioni esistenti prima. È cù solu un pocu più di furmazione, a precisione di l'estrazione pò esse elevata.
Una di e tecniche di analisi di testu più affidabili per ottene dati da i registri medichi è i prucessi clinichi hè l'estrazione di l'Entità Medica è a Relazione (NERe) di Comprehend, chì ponu estrae dettagli nantu à i medicazione, e cundizioni, i risultati di teste è e prucedure.
Quandu si paragunate i dati di i pazienti per valutà è fine u diagnosticu, pò esse assai benefica. A megliu opzione per l'imprese chì cercanu un serviziu amministratu cù arnesi pre-furmati.
Aylien
Per furnisce un accessu faciule à una robusta analisi di testu di apprendimentu automaticu, AYLIEN offre trè plug-in API in sette linguaggi di prugrammazione populari.
A so API di News furnisce ricerca in tempu reale è estrazione di entità da decine di millaie di fonti di nutizie da tuttu u globu.
L'estrazione di l'entità è parechje altre attività di analisi di testu ponu esse realizate utilizendu l'API di analisi di testu nantu à i documenti, suciali, di cumunicazione piattaforme, sondaggi di i cunsumatori, è più.
Infine, utilizendu a Piattaforma di Analisi di Testu, pudete creà i vostri estrattori è più direttamente in u vostru navigatore (TAP). Funziona bè per e cumpagnie chì anu bisognu di integrà rapidamente API principarmenti fissi.
SpaCy
SpaCy hè un pacchettu Python Natural Language Processing (NLP) chì hè open-source, gratuitu, è hà una tonna di funzioni integrate.
Hè diventatu sempre più cumuni per Dati NLP trasfurmazioni è analisi. I dati testuali non strutturati sò creati à una scala enormosa, cusì hè cruciale per analizà è estrae insights da ellu.
Per fà quessa, duvete rapprisintà i fatti in una manera chì l'urdinatori ponu capisce. Pudete fà cù NLP. Hè estremamente veloce, cù un lag time di solu 30ms, ma criticamente, ùn hè micca pensatu per l'usu cù e pagine HTTPS.
Questa hè una bella opzione per scansà i vostri servitori o intranet perchè opera in u locu, ma ùn hè micca un strumentu per studià tuttu l'internet.
cunchiusioni
A ricunniscenza di l'entità chjamata (NER) hè un sistema chì l'imprese ponu aduprà per etichettate l'infurmazioni pertinenti in e richieste di supportu di i clienti, truvà entità riferite in i feedback di i clienti, è estrae rapidamente dati cruciali cum'è dati di cuntattu, locu è date, frà altre cose.
L'approcciu più cumuni per esse chjamatu ricunniscenza di l'entità hè attraversu l'usu di l'API d'estrazione di l'entità (sia ch'elli sò furniti da biblioteche open-source o prudutti SaaS).
Tuttavia, a scelta di a megliu alternativa s'appoghjarà nantu à u vostru tempu, finanzii è cumpetenze. Per ogni tipu di cummerciale, l'estrazione di l'entità è e tecnulugia di analisi di testu più sofisticate ponu esse chjaramente vantaghji.
Quandu l'arnesi di apprendimentu automaticu sò insegnati currettamente, sò precisi è ùn trascuranu alcuna dati, risparmiendu tempu è soldi. Pudete cunfigurà queste suluzioni per eseguisce continuamente è automaticamente integrendu l'API.
Basta à sceglie u cursu di azzione chì hè megliu per a vostra cumpagnia.
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